随着当代社会互联网的普及，很多人看书或者写作文、日记的时候，都会选择用手机。但可能经常都会有一个烦恼，就是找到自己想要的资料，但是无法复制粘贴，如果是很长的文章就会非常的耗时间。那么这个时候，如果能够直接把图片转文字就会非常方便。
从Google的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
03月16日上午，12306网站更新了自己的验证码形式，将原有的验证码从英文字符变换到8张小图片，用户必须根据问题提示来点击选中正确的图片，然后才能预定车票。紧接着，各路媒体开始发稿，《12306官网放大招:启用图片验证码所有抢票软件将失效》《12306官网推出全新图片验证码抢票软件将失效》等新闻层出不穷。作为一个程序员，看到这样的标题，十分困惑这些媒体是怎么用上帝视角这么直接断定抢票软件将全部失效的，可以想象一大波刷票公司正准备捋起袖子干活就直接听到12306宣布自己胜利了。当然，我们反对一切的黄牛党，本
大家如果平常遇到不认识的英文，相信大部分的人都会复制内容后，使用翻译软件，或者拷贝到网站上去执行翻译。
最近工作中有把图片中的文字和数字识别出来的需求，但是网上的图片转excel有些直接收费，有些网址每天前几次免费，后续依然要收费。
作者介绍： 数据平台部OCR+团队负责人。2008年毕业于中国科学院研究生院，主攻模式识别、计算机视觉、图像处理、以及深度学习等方向。读研期间曾在模式识别顶级期刊PAMI（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence）发表指纹识别相关论文。此前在腾讯优图团队从事图像处理（人脸识别）相关工作，现在属于腾讯技术工程事业群\数据平台部\OCR+团队，主要从事文字识别、图像语义理解等相关工作。 引言 OCR技术，通俗来讲就是从图像中
本文参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa166780101cji7.html实现，在这里感谢该文章的作者。 OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别，获取的过程。 Tesseract：开源的OCR识别引擎，初期Tesseract引擎由HP实验室研发，后来贡献给了开源软件业，后经由Google进行改进，消除bug，优化，重新发布。当前版本为3.02 项目下载地址为：http://jaist.dl.
又来到了测试网络会议的第九期培训，本期的主讲人皮卡丘，培训的是关于OCR-tesseract 使用，话不多说详情如下：
前段时间有人跟我讲说要批量图片（批量名片识别、批量照片识别等）识别，然后就下来研究了一下
不过，表情包上的那些网络金句都是.jpg或者.gif的图片格式，无法被搜索、无法被计算机监测，字太小不清晰的时候还会让视力不好的同学看不清楚。
没有验证码登陆，黑客会更加容易激活成功教程你的账号，通过组合码刷机等黑客技术来破取你的密码，有了验证码相当于加了一层很厚的屏障，安全系数很高。 验证码是一种区分用户是计算机和人的公共全自动程序。 验证码作用：可以防止恶意激活成功教程密码、刷票、论坛灌水，有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力激活成功教程方式进行不断的登陆尝试，实际上是用验证码是现在很多网站通行的方式（比如招商银行的网上个人银行，百度社区），利用比较简易的方式实现了这个功能。
有小伙伴问我可以如何在 WPF 使用其他第三方提供的库进行手写识别，上次 MyScript 的工程师和我吹，他做了世界上识别最好的库，本文就来安利一下大家这个库。这里库是收费的库，但是可以免费使用，只要不是有大量用户，这个库还是免费用的。用这个库可以在 Windows 平台识别数字、多个不同语言、数学公式手写识别
我们需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，pip install 安装就好。 还需要安装 Tesseract-OCR.exe 然后配置下就好了。 具体的环境配置方法请看 python 技术篇-使用pytesseract库进行图像识别之环境配置
作者：不正经IO 公众号：不正经程序员 我们经常有识别文字的需求 比如看书时，我们想将书上的文字弄成电子的，发个朋友圈装一装 或者，需要将一些纸质文件上的文字转成电子的 如此种种 不知道你们平时用什
作者：matrix 被围观: 4,448 次 发布时间：2018-09-12 分类：零零星星 | 2 条评论 »
能提取图片中的文字的技术，将图片翻译成文字的技术一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition) 简写为OCR。而tesseract是一个OCR库，由谷歌赞助，是一个比较优秀的图像识别开源库。它具有很高的识别度，也具有很高的灵活性，可以通过训练识别任何字体。 tesseract库的官方文档
这里仅仅介绍一下AI图像识别App的实现原理，AI的基础技术细节不在本文讨论范围。通过拓展即可开发出一款完全自行训练AI模型，用于特定识别场景的App了。
文章目录 《这是我见过最强的OCR开源算法模型了》 前言 一、来吧，展示！ 二、OCR简介 （一）什么是OCR （二）应用举例 （三）OCR难点 三、PaddleOCR介绍 （一）总结介绍 （二）相关地址总结 四、PaddleOCR的使用 （一）PaddleOCR项目介绍 （二）测试自己的数据 五、多维度对比分析 （一）教程的完备性对比 （二）易用性对比 （三）运行速度对比 （四）精度对比 （五）多角度对比 （六）其他分析 六、总结 《这是我见过最强的OCR开源算法模型了》 前言 最近参加“中国软件杯”的一
iText for mac是一款OCR截图文字识别工具，通过截图、拖拽图片，即可以从扫描版的PDF等任意图片中识字，并且可以很好的解决摘抄和批注需求，帮助用户识别图片中文字，节约时间，提高效率。
经常在网上查询文档资料的朋友一定有过这样的经历：好不容易找到了需要的内容，可是别说下载了，连复制一句话都不给复制的。尤其是 PDF 文档和图片类资料，就算我们充值下载到本地，很多也无法复制文本，只能手动敲出来。
脸滚键盘操作选手小鱼干这里要推荐一个超酷 Switch 模拟器，不能埋没你的游戏天赋。Ryujinx 是一个 C# 写的 Switch 模拟器，1700+ 游戏可以在上面运行。如果你访问他们 GitHub 仓库图片加载过慢，GitHub520 这个助力 GitHub 图片加载速度的项目能让你直观地 get Ryujinx 的强大。而 dotfiles 这个文件管理工具，则能让你快速找到 Ryujinx 相关文件。虽然 Ryujinx 用英文编写的 README 和文档，@ fuwafuwa 的点单——英文学习项目 English-level-up-tips-for-Chinese 能让你无压力阅读 Ryujinx 英文指南。
Tesseract 是一个开源的 OCR 引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本，最初由 HP 公司开发，后来由 Google 维护。下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
OCR技术有着丰富的应用场景，包括已经在日常生活中广泛应用的面向垂类的结构化文本识别，如车牌识别、银行卡信息识别、身份证信息识别、火车票信息识别等等，此外，通用OCR技术也有广泛的应用，如在视频场景中，经常使用OCR技术进行字幕自动翻译、内容安全监控等等，或者与视觉特征相结合，完成视频理解、视频搜索等任务。
可能你对这个名字比较陌生，但是肯定见过类似的验证码，比如 12306 就是典型的点触验证码。
不知道大家有没有遇到过这样的问题，就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章，你非常喜欢，但是不能复制。或者像百度文档一样，只能复制一部分，这个时候我们就会选择截图保存。但是当我们想用到里面的文字时，还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接识别图片中的文字呢？答案是肯定的。
4）测试两张图片，denggao.jpg（中文信息）、test.jpg（英文信息）
最近在准备一个爬虫项目，准备阶段了解到一个文字识别工具，用在验证码方面很方便。 现在主力开发机是mac，本文流程都是基于mac。
欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别，找到一款开源的OCR识别组件。该组件当前已经已经升级到了4.0版本。和传统的版本（3.x）比，4.0时代最突出的变化就是基于LSTM神经网络。Tesseract本身是由C++进行编写，但为了同时适配不同的语言进行调用，开放调用API并产生了诸如Java、C#、Python等主流语言在内的封装版本。本次主要研究C#封装版。
这是茹莱神兽用WordPress搭建的第二个博客，准确来说，这个博客才是真正意义上茹莱神兽亲自动手搭建的第一个博客，另外一个博客不是茹莱神兽亲自动手搭建的，但却是目前来说用得最久的博客，差不多前一个博客域名历史用了5年。
https://itunes.apple.com/cn/app/id1243368435
昨天菜鸟小白的分享——将图片中的文字提取出来，有不少小伙伴也都私信我，对我表示肯定，更是有小伙伴希望我将昨天的代码做成和之前一样的可执行文件。本来我是以为将整个程序完善了之后再打包为可执行文件的，既然已经有小伙伴私信要求了，那我就直接将这个打包了。公众号上私信回复“文字识别可执行文件”即可获取。
摘要：在日常生活工作中，我们难免会遇到一些问题，比如自己辛辛苦苦写完的资料，好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片，却要一个一个地录入信息，很麻烦；快递公司的业务越来越好，但每天需要花费很多时间登记录入运单，效率非常的低。
在行哥使用mac这些天来，觉得mac最好用的功能就是聚焦搜索，在电脑上使用mac上command+空格 组合快捷键可以打开苹果系统的【聚焦搜索】功能，它可以通过搜索关键词来
OCR 方向的工程师，一定需要知道这个 OCR 开源项目：PaddleOCR。短短几个月，累计 Star 数量已超过 7.2K，频频登上 Github Trending 日榜月榜，称它为 OCR 方向目前最火的 repo 绝对不为过。
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近年来，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）成为了人工智能领域最为炙手可热的研究方向。GAN 的想法最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出。GAN 用对抗的方法，同时训练了一个「生成模型（G）」与一个「判别模型（D）」，在学习的过程中，生成模型的优化目标是尽可能地去生成伪造的数据，从而获得真实数据的统计分布规律；而判别模型则用于判别给出的一个输入数据到底来源于真实数据还是生成模型。最终，当一个判别模型无法准确分辨生成模型所生成的数据是否为伪造时，此时我们认为判别模型与生成模型都已经提高到了较高的水平，生成模型所生成的数据足以模仿真实世界中的数据。因此，当我们使用 GAN 来「识别」图片时，我们不但识别了图片的内容，还可以生成各种不同内容的图片。费曼曾经说过：“What I cannot create, I do not understand.”生成模型为人工智能的研究提供了一种“create” 的可能性，因而引起了广泛的关注。
验证码多种多样，有图形文字的、有模拟点选的、有拖动滑动的，但其实归根结底都需要人来对某种情形做一些判断，然后把结果返回并提交。如果此时提交的验证码结果是正确的，并且通过了一些验证码的检测，就能成功突破这个验证码了。既然验证码就是让人来识别的，那么机器怎么办呢？如果我们也不会什么算法，怎么去解这些验证码呢？此时我们需要利用可以帮助我们来识别验证码的工具或平台就，让工具或平台把验证码识别的结果返回给我们，我们拿着结果提交，那不就好了吗？
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
今天要给大家介绍的是验证码的爬取和识别，不过只涉及到最简单的图形验证码，也是现在比较常见的一种类型。
信息抽取 （Information Extraction） 是把原始数据中包含的信息进行结构化处理，变成表格一样的组织形式。输入信息抽取系统的是原始数据，输出的是固定格式的信息点，即从原始数据当中抽取有用的信息。信息抽取的主要任务是将各种各样的信息点从原始数据中抽取出来。然后以统一的形式集成在一起，方便后序的检索和比较。由于能从自然语言中抽取出信息框架和用户感兴趣的事实信息，无论是在信息检索、问答系统还是在情感分析、文本挖掘中，信息抽取都有广泛应用。随着深度学习在自然语言处理领域的很多方向取得了巨大成功，循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)也被用于信息抽取研究领域，基于深度学习的信息抽取技术也应运而生。
9.20 - 9.25，作为全球OCR领域标杆性盛会，第15届国际文档分析与识别大会（ICDAR 2019）在澳大利亚悉尼召开，同时也揭晓了本年度ICDAR竞赛的结果并为冠军团队颁发获奖证书。 腾讯数平图像团队（Tencent-DPPR Team）依靠领先的文字检测与识别技术能力，在本次竞赛的三个大项比赛中（MLT19，LSVT，ReCTS, 共10个子任务）获得了7项第一，2项第二的优异成绩，并受邀在会议上做技术报告分享。这也是团队自2017年获得4项OCR冠军之后，
导语：在刚刚结束的第15届国际文档分析与识别大会（澳大利亚悉尼）上，腾讯数据平台部（下称“数平”）团队获颁7项冠军证书，并受邀在会议上做技术分享。 9.20 - 9.25，作为全球OCR领域标杆性盛会，第15届国际文档分析与识别大会（ICDAR 2019）在澳大利亚悉尼召开，同时也揭晓了本年度ICDAR竞赛的结果并为冠军团队颁发获奖证书。 腾讯数平图像团队（Tencent-DPPR Team）依靠领先的文字检测与识别技术能力，在本次竞赛的三个大项比赛中（MLT19，LSVT，ReCTS, 共10个
前面我们讲到了adb的封装，里面具体讲到到了在一副图片中寻找目标的坐标并点击。这篇文章我们讲讲对一副图片的特定区域做截取，并利用开源库做图纹识别。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d988430102w37c.html
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